축구 선수가 얼마나 세게 킥을 했는지, 얼마나 효율적으로 패스했는지 실시간으로 머신러닝 분석할 수 있다면 어떨까?
마냥 상상만 했던 기술을 구글이 또 해냈다.
구글이 개발한 웨어러블 센서를 축구화 깔창에 넣어 움직임을 머신러닝 분석한다.
머신러닝 기술이 깔창까지 이르렀다.
<자카드 프로젝트>
구글에는 ATAP라는 사내 조직이 있다. 이 조직에서 진행 중인 프로젝트 중 하나가 자카드(Jacquard) 다.
자카드는 스마트 의류와 웨어러블 디바이스를 연구하는 프로젝트이다.
자카드는 옷깃을 만지기만 해도 스마트폰을 제어할 수 있는 데님 재킷으로 시작했다.
예를 들어, 데님 재킷의 소매를 손바닥으로 스와이프 하면 음악 트랙을 변경하고, 자전거를 타는 동안 두 번 탭 하여 예상 도착 시간을 헤드폰으로 보낼 수 있다. 자전거나 스쿠터를 타는 동안 전화를 끊을 수도 있다.
이러한 데님 재킷에 사용된 스와이핑과 탭 하는 방식의 기술보다 좀 더 진화된 기술이 축구화까지 적용되었다.
태그(Tag)라고 하는
<머신러닝 분석>
자카드 태그의 내부에는 가속도 센서 회전 센서가 부착되어 있으며, 머신러닝 분석을 수행할 수 있는 마이크로컨트롤러가 설치되어 있다.
구글, 아디다스, EA 및 축구 전문가들이 협력하여 센서 데이터를 수집했다고 한다. 이렇게 수집된 데이터를 바탕으로 머신러닝 분석을 위해 사용되었다. 이렇게 개발된 머신러닝 기법을 통해, 공을 차거나, 선수가 달린 거리, 최고 속도, 킥 세기 등을 실시간으로 측정할 수 있다.
<아디다스 GMR>
이번에 아디다스가 출시한 'GMR'이라고 하는 깔창에 이 자카드 태그(Tag)를 장착하면 움직임을 분석할 수 있다. 태그 자체에서 머신 러닝 알고리즘을 실행하기 때문에 주변에 스마트폰이 있을 필요는 없다고 한다.
GMR 깔창을 구매하면 한 쌍의 인서트와 하나의 자카드 태그(Tag)가 제공된다. 한쪽 인서트에는 자카드 태그를, 다른 한쪽에는 더미 태그를 넣어 균형을 맞춘다.
<FIFA Mobile 과의 연동>
특이한 점은 이렇게 측정한 데이터를 EA Sports의 FIFA Mobile 앱과 연결할 수 있다는 것이다.
FIFA 게임 내 자신의 팀 등급을 높이려면 GMR 깔창과 태그를 사용하면서 게임을 해야 한다. 게임에서 게임 머니를 벌거나, 스킬을 업그레이드하려면 GMR을 넣은 축구화를 신고 일주일에 수 십 번의 킥을 해야 한다.
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